搜索：模型能力提升

「模型能力提升」共找到 9790 篇相关文章

让Claude Code更强大：解锁符号级代码检索能力

文章推荐一款免费工具Serena，它通过MCP与Claude Code对接，利用LSP协议统一调度语言服务器，让Claude Code获得符号级理解能力，极大提升处理代码的效率和准确率，安装使用也很简单。

清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。

MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。

预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。

大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。

新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。

S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。

OpenAI即将发布的模型Astra，在内部评测中获ExploitBench满分，还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑，OpenAI部署监控，还放慢其研究速度。

在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。

合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。